[發明專利]一種特征檢測方法及其裝置

在審

• 申請號: 202011623511.0
• 申請日: 2020-12-31
• 公開（公告）號: CN112733662A
• 公開（公告）日: 2021-04-30
• 發明（設計）人: 崔淼
• 申請（專利權）人: 上海智臻智能網絡科技股份有限公司
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06K9/62;G06N3/04
• 代理公司: 上海專利商標事務所有限公司 31100
• 代理人: 徐偉

1.一種特征檢測方法，包括：

獲取車輛前進方向上的環境圖像；以及

將所述環境圖像輸入環境特征提取模型以提取出所述環境圖像中的環境特征，所述環境特征提取模型采用空洞空間卷積池化金字塔和輕量級網絡的組合網絡架構，所述環境特征為影響所述車輛的駕駛策略的物體或標志。

2.如權利要求1所述的特征檢測方法，其特征在于，所述將所述環境圖像輸入環境特征提取模型以提取出所述環境圖像中的環境特征包括：

將所述環境圖像輸入所述輕量級網絡并將所述輕量級網絡的其中一層輸出的特征圖作為基礎特征圖；

將所述基礎特征圖輸入空洞空間卷積池化金字塔以得到融合特征圖；以及

將所述融合特征圖進行上采樣以提取出所述環境圖像中的環境特征。

3.如權利要求2所述的特征檢測方法，其特征在于，所述將所述基礎特征圖輸入空洞空間卷積池化金字塔以得到融合特征圖包括：

對所述基礎特征圖分別進行多種不同的卷積操作以得到不同尺度的低維度卷積特征圖；以及

將所述低維度卷積特征圖與所述基礎特征圖進行融合以得到所述融合特征圖，所述基礎特征圖用于指示所述環境圖像的高維特征。

4.如權利要求3所述的特征檢測方法，其特征在于，所述將所述低維度卷積特征圖與所述基礎特征圖進行融合以得到所述融合特征圖包括：

將所述低維度卷積特征圖進行融合以得到低維融合特征圖；

將所述低維融合特征圖進行卷積操作以得到低維特征圖；以及

將所述低維特征圖與所述基礎特征圖進行融合以作為所述融合特征圖。

5.如權利要求3所述的特征檢測方法，其特征在于，所述對所述基礎特征圖分別進行多種不同的卷積操作以得到不同尺度的低維度卷積特征圖包括：

對所述基礎特征圖分別進行核為3*3以及特征通道數量分別為32、64、128和256的卷積操作以得到4種不同尺度的低維度卷積特征圖。

6.如權利要求2所述的特征檢測方法，其特征在于，所述輕量級網絡為MobileNet V3網絡，所述將所述環境圖像輸入所述輕量級網絡并將所述輕量級網絡的其中一層輸出的特征圖作為基礎特征圖包括：

將所述環境圖像輸入所述MobileNet V3網絡以得到所述MobileNet V3網絡的bneck第一層輸出的特征圖以作為所述基礎特征圖。

7.如權利要求1所述的特征檢測方法，其特征在于，還包括：

對所述環境圖像進行預處理以突出所述環境圖像中的環境特征所在區域。

8.如權利要求1所述的特征檢測方法，其特征在于，所述環境特征包括車道線、車輛、交通標志、人行道或其任意組合。

9.一種特征檢測裝置，包括存儲器、處理器以及存儲在存儲器上的計算機程序，其特征在于，所述處理器被用于執行存儲在所述存儲器上的計算機程序時實現如權利要求1～8中任一項所述的交通環境特征檢測方法的步驟。

10.一種計算機存儲介質，其上存儲有計算機程序，其特征在于，所述計算機程序被執行時實現如權利要求1～8中任一項所述的特征檢測方法的步驟。